Multi-Objective Optimization using Artificial Intelligence Techniques (eBook)

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2019 | 1st ed. 2020
XI, 58 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-24835-2 (ISBN)

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Multi-Objective Optimization using Artificial Intelligence Techniques - Seyedali Mirjalili, Jin Song Dong
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This book focuses on the most well-regarded and recent nature-inspired algorithms capable of solving optimization problems with multiple objectives. Firstly, it provides preliminaries and essential definitions in multi-objective problems and different paradigms to solve them. It then presents an in-depth explanations of the theory, literature review, and applications of several widely-used algorithms, such as Multi-objective Particle Swarm Optimizer, Multi-Objective Genetic Algorithm and Multi-objective GreyWolf Optimizer Due to the simplicity of the techniques and flexibility, readers from any field of study can employ them for solving multi-objective optimization problem. The book provides the source codes for all the proposed algorithms on a dedicated webpage.
Erscheint lt. Verlag 24.7.2019
Reihe/Serie SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
SpringerBriefs in Computational Intelligence
SpringerBriefs in Computational Intelligence
Zusatzinfo XI, 58 p. 26 illus., 25 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Planung / Organisation
Schlagworte Evolutionary Optimization Algorithms • Impact of Mutation Rate • Interactive Multi-Objective Optimization • MOGWO Algorithm • MOPSO • Multi-objective Optimization Algorithms • NSGA-II • Pareto Optimality Dominance • Performance of Genetic Algorithms • Posteriori Multi-Objective Optimization • PSO algorithm • Techniques for Decision Making • Using Multiobjective Algorithms
ISBN-10 3-030-24835-6 / 3030248356
ISBN-13 978-3-030-24835-2 / 9783030248352
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